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CREATE2 在广义状态通道中的使用

君士坦丁堡硬升级中引入了一个新操作码 CREATE2[1] ,它使用新的方式来计算常见的合约地址,让生成的合约地址更具有可控性,通过 CREATE2 可以延伸出很多新的玩法,这篇文章来探讨下,在广义状态通道中的妙用...在 CREATE2 以前,CREATE指令创建的合约地址是通通过交易发起者(sender)的地址以及交易序号(nonce)来计算确定的。...(比如提前使用一个还未部署的合约地址),而使用 CREATE2 只需要确定了创建合约的代码(init_code)及盐(slat),则合约地址就是确定的(实际上让地址变成了对合约代码的验证)。...通过使用 CREATE2,可以在游戏合约不上链的情况下进行游戏,因为只要游戏的规则代码确定了,就可以确定游戏合约的地址,在链下就可以基于这个确定的合约地址进行签名玩游戏,甚至我们根本不需要部署游戏合约,...Counterfactual 官方的一个介绍是,在状态通道中,一个“Counterfactual X” 代表: •X 可以在链上发生,但它并没有。•任何参与者都可以单方面使得 X 在链上发生。

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    一步确定你的基因集在两个状态中是否显著的一致差异

    GSEA(Gene Set Enrichment Analysis,基因集富集分析)是一个计算方法,用来确定某个基因集在两个生物学状态中(疾病正常组,或者处理1和处理2等)是否具有显著的一致性差异。...ssize:每个研究中样本数量的数值向量。 gind:基因是否包括在研究中的0-1矩阵(1-包含,行-基因,列-研究)。...1.特定基因集在两个生物学状态中是否具有显著的一致性差异 set.seed(1234) expr=read.table("expr.txt",as.is=T,header=T,sep="\t",row.names...(expr,condition[,],sampleNum,geneInSample,geneInSet) 结果显示某个基因集在癌常对照中具有显著的一致性差异。...小编总结 GSEA网站打不开或者不方便Download应用程序,又或者我只想看看我的基因集在癌常状态中是否显著差异,那你可要试试今天的iGSEA。

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    在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换

    在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换 虽说现在很多的服务提供商都会提供 JSON 接口供我们使用,但是,还是有不少的服务依然必须使用 XML 作为接口格式,这就需要我们来对 XML...今天,我们介绍的是使用 SPL 扩展库中的一些对象方法来处理 XML 数据格式的转换。首先,我们定义一个类,就相当于封装一个操作 XML 数据转换的类,方便我们将来使用。...在 phpToXml() 的代码中,我们还使用了 get_object_vars() 函数。就是当传递进来的数组项内容是对象时,通过这个函数可以获取对象的所有属性。...总结 这篇文章的内容是简单的学习了一个 SPL 扩展库中对于 XML 操作的两个对象的使用。通过它们,我们可以方便的转换 XML 数据格式。...测试代码: https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202009/source/在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换

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    OpenCV二维Mat数组(二级指针)在CUDA中的使用

    在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。...当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了。   举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1....普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二维数组C(8行4列) 函数功能:将数组A中的每一个元素加上10,并保存到C中对应位置。   ...这样在设备端就可以使用二级指针来访问一级指针的地址,然后利用一级指针访问输入数据。也就是A[][]、C[][]的用法。...(7)在核函数addKernel()中就可以使用二维数组的方法进行数据的读取、运算和写入。

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    在 SQL 中,如何使用子查询来获取满足特定条件的数据?

    在 SQL 中,可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句,它返回一个结果集,可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤: 在主查询中使用子查询,将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值,具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例: 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据: SELECT column1, column2, ......FROM (SELECT column FROM table WHERE condition) AS temp_table; 使用子查询在 HAVING 子句中过滤数据: SELECT column1,...FROM table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意,子查询的性能可能会较低,因此在设计查询时应谨慎使用

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    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    BigQuery是Google推出的一项Web服务,该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...本文将分享:当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前,我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤,我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组中的所有元素。 结论 对于我们来说付出的代价(迭代时间,轻松的变化,简单的管道)是物超所值的。

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    Tapdata Connector 实用指南:数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    BigQuery 在企业中通常用于存储来自多个系统的历史与最新数据,作为整体数据集成策略的一部分,也常作为既有数据库的补充存在。...其优势在于: 在不影响线上业务的情况下进行快速分析:BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...② 创建数据源 SQL Server 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理菜单栏,点击【创建连接】按钮, 在弹出的窗口中选择 SQL Server 数据库,并点击确定。...并点击确定 根据已获取的服务账号,在配置中输入 Google Cloud 相关信息,详细说明如下: 连接名称:填写具有业务意义的独有名称。...基于 BigQuery 特性,Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中,Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征: 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新,则性能较差

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    Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战

    在过去几个月中,我们经历了以下三次大的系统版本升级,以满足不断增长的业务需求: 架构 1.0 Bigquery在 Footprint Analytics 初创阶段,我们使用 Bigquery 作为存储和查询引擎...但是很快,我们碰到了以下问题: 不支持 Array JSON 等数据类型 在区块链的数据中,数组 Array 是个很常见的类型,例如 evm logs 中的 topic 字段,无法对 Array 进行计算处理...很遗憾的是,该方案 无法将 Bigquery 作为 Data Source替换掉,我们必须把不断地把 Bigquery 上的数据进行同步,同步程序的不稳定性给我们带来了非常多的麻烦,因为在使用存算分离的架构...实际上可以选的方案不多,备选的有: Trino: SQL Query Engine Presto: SQL Query Engine Kyuubi:Serverless Spark SQL 在深度使用之前...Footprint Analytics 架构升级3.0为其用户买到了全新的体验,让来自不同背景的用户在更多样化的使用和应用中获得洞察力。

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    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal的经验有哪些可借鉴之处?

    举个例子:尽管 PayPal 的大多数消费者在使用 SQL,但仍有许多用户在分析和机器学习用例中使用 Python、Spark、PySpark 和 R。...图 2:BigQuery 评估结果摘要 作为我们蓝图的一部分,我们决定处理图 1 中所示的“分析仓库”。 我们使用的方法 我们选择了要探索的云和仓库后就确定了以下路径并开始进入下一阶段。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL,并使用该模式(schema)将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...这种自动化框架帮助我们转换了超过 1 万条 SQL。 负载、模式和表标识 为了确定负载的范围,该团队检查了我们存储库中的所有笔记本、Tableau 仪表板和 UC4 日志。...数据用户现在使用 SQL,以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。

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    基于 StarRocks + Iceberg,TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

    基于使用 BigQuery 和 Postgres 的经验,总结出以下几点关键观察:查询时尽量减少数据读取量至关重要,可通过数据压缩、聚簇与分区优化扫描效率;传统的 B-tree 索引在 PB 级别数据下效率低下...从成本出发,首先明确了需要从 SSD 迁移到对象存储——即便是最昂贵的对象存储,其价格也仅为最便宜 SSD 的四分之一。在确定采用对象存储后,我们对当前构建数据湖仓最主流的三种表格式进行了评估。...StarRocks:一款开源的高性能分析型查询引擎,支持数据湖仓内外的分析场景。DuckDB:开源的内嵌式分析型 SQL 查询引擎。...在本轮测试中,数据集扩展至 2.85 TB,查询包含 SUM、COUNT、GROUP BY 等聚合操作,并叠加数组与日期范围过滤条件。测试结果如下:StarRocks:在复杂聚合负载下表现出色。...真实测试不可或缺:标准基准测试难以覆盖实际使用模式,唯有在真实工作负载中才能发现关键优化点。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

    所有的计算操作(如聚合和连接)仍然由 Hive 的执行引擎处理,连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互,而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中,还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库,支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性,这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询,在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表,以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...图片来源:谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法,Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助:确保迁移过程中操作的连续性,将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求,或者保有一个完整的开源软件技术栈...,用于读写 Cloud Storage 中的数据文件,而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API,将

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